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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-22 09:35 AIを利用した打音判定システム ○福村飛翔・伊藤 篤（宇都宮大）・日比野克彦（ポート電子）  TL2019-44 |
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| 抄録 | （和） | 橋梁やトンネルなどの社会インフラは, 経済活動において非常に重要であるが, 近年, 老朽化が進んでおり，点検業務の需要の拡大が予想される. 点検業務の中でも, コンクリート壁の内部など, 目視が不可能な異常部の検査においては，打音による音の変化で検査することが可能である．この打音検査と呼ばれる検査は, 異常音の聞き分けが打音を行う者の感覚に依存しており，結果の不一致となってしまう恐れがある．また, 手作業で打音を行うため, 広範囲の検査に時間がかかってしまう問題もある. そこで，本稿では打音を人工知能で解析，判定し，非熟練者であっても異常部判定を行うことのできる小型の打音検査装置用のシステムについて述べる. さらに, それの課題を挙げ, 作業の効率化, 精度向上のためのGPUや転移学習を用いた新システムを検討した結果を報告する. |
| （英） | Social infrastructure such as bridges and tunnels is very important in economic activities, but in recent years aging has progressed and demand for inspection work is expected to expand. Among inspection work, it is possible to inspect by abnormal sound which can’t be visually observed, such as the inside of concrete wall, by change of sound by hammering sound. In the inspection called this hammering test, the distinction of abnormal sound depends on the feeling of the person performing the hammering sound, and there is a possibility that the results may be inconsistent. In addition, since hammering is performed manually, there is also a problem that it takes time to perform a wide range of examination. Therefore, in this paper, we describe a system for a small hammering tone inspection device which can analyze and judge sounds hit the wall with a hammer with artificial intelligence and judge an abnormal part even for unskilled people. In addition, we will raise the issues and consider a new system using GPU and transfer learning to improve work efficiency and accuracy. | |
| キーワード | （和） | 社会インフラ / 打音検査 / 深層学習 / 転移学習 / GPU / / / |
| （英） | Social infrastructure / Hammering test / Deep learning / Transfer Learning / GPU / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 352, TL2019-44, pp. 7-12, 2019年12月. | |
| 資料番号 | TL2019-44 | |
| 発行日 | 2019-12-15 (TL) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | TL2019-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | TL |
| 開催期間 | 2019-12-22 - 2019-12-22 |
| 開催地（和） | 愛媛大学 〒790‐8577 松山市文京町３番 −１ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | テーマ: (1) 人間の心的特性に寄り添った学習環境のデザイン, (2) 言語表現と心的内面の関係, (3) 思考と言語一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | TL |
| 会議コード | 2019-12-TL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AIを利用した打音判定システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on hammering test system using artificial intelligence |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 社会インフラ / Social infrastructure |
| キーワード(2)（和/英） | 打音検査 / Hammering test |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 転移学習 / Transfer Learning |
| キーワード(5)（和/英） | GPU / GPU |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福村 飛翔 / Tsubasa Fukumura / フクムラ ツバサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya-u) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 篤 / Atsushi Ito / イトウ アツシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya-u) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 日比野 克彦 / Katsuhiko Hibino / ヒビノ カツヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社ポート電子 (略称： ポート電子) Port electric Inc. (略称： Port Inc) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-22 09:35:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | TL |
| 資料番号 | TL2019-44 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.352 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-12-15 (TL) |
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